基于改进的Faster R-CNN的息肉目标检测和分类方法

作者：杨昆; 原嘉成; 高聪; 孙宇锋; 路宇飞; 常世龙; 薛林雁^*

来源：河北大学学报(自然科学版), 2023, 43(01): 103-112.

• 息肉
• 目标检测
• 分类
• Faster R-CNN

为了解决结肠镜下腺瘤性息肉和增生性息肉不易分型的问题，提出一种基于改进的Faster R-CNN的目标检测及息肉分类模型.在数据预处理阶段，对原有的2 426张息肉图像(1 582张腺瘤性息肉图像，844张增生性息肉图像)通过2种方式进行图像增强，并且通过改进的特征提取、边界框回归以及非极大值抑制的网络，用602张图像(386张腺瘤性图像，216张增生性息肉图像)进行测试.通过实验证明，在交并比(IoU)取0.5时，获得了86.8%的平均精度均值，相较于改进之前提升了2.3%.实验结果验证了该模型的潜在临床应用价值.

• 单位
  河北大学